L’infiltration discrète des AGI dans la production scientifique
Depuis 2023, l’essor des ia générale et l’émergence d’assistants cognitifs avancés a profondément bouleversé la chaîne de valeur de l’article scientifique. Désormais, de nombreux chercheurs utilisent des générateurs de texte basés sur l’intelligence artificielle générale comme ChatGPT ou Claude pour formuler des hypothèses, créer des protocoles expérimentaux et même co-rédiger des manuscrits. Selon une enquête menée par Nature en 2023, plus de 28 % des scientifiques interrogés reconnaissent avoir utilisé une IA pour contribuer à leurs publications.
Premier signal fort de ce basculement: plusieurs revues prestigieuses telles que Nature ou Science ont actualisé dès 2023 leur politique éditoriale pour interdire la co-signature d’IA, tout en acceptant la transparence sur l’usage d’IA lors de la rédaction. D’autres, à l’image de Springer Nature, ont publié les premiers résultats officiellement coécrits avec des modèles d’AGI, ouvrant la voie à de nouveaux standards en matière d’attribution et de collaboration.
Les témoignages de chercheurs abondent, oscillant entre fascination et inquiétude. Un éditeur anonyme cité par Nature observe: « Aujourd’hui, il est presque impossible de savoir si un texte n’a pas été partiellement rédigé par une IA. » Certains saluent le gain de productivité et l’ouverture à de « micro-AGI de campus », phénomènes explorés dans cet article spécialisé. D’autres alertent sur la transformation du rôle même de l’auteur scientifique, désormais reconfiguré à l’ère de la IAG.
Vers la crise de confiance : fiabilité, plagiat, détournements et « idées générées »
Alors que l’utilisation d’intelligence artificielle générative s’intensifie, le monde académique est confronté à une crise croissante de confiance. En 2023, plusieurs articles ont été retirés par Springer et IEEE après avoir détecté des contenus soupçonnés d’avoir été générés par des outils comme GPT-3 et GPT-4 sans disclosure appropriée, posant un sérieux problème d’intégrité (source).
Les reviewers éprouvent de nouvelles difficultés à distinguer une idée novatrice d’un remix algorithmique. Les outils de détection tels que Turnitin, GPTZero ou le module anti-plagiat de Elsevier se sont multipliés pour identifier les « textes IA ». Toutefois, leur efficacité reste relative contre des modèles de plus en plus « intelligents ».
Les enjeux du plagiat et de la traçabilité s’intensifient. Selon une étude de Scientific American, l’originalité scientifique risque d’être diluée : « Idées générées », reformulations automatiques, pseudo-création de concepts: comment garantir la responsabilité de l’auteur humain? Cette incertitude nourrit la réflexion éthique sur la frontière entre contribution humaine et machine.
Que devient la créativité scientifique humaine face à l’AGI?
L’avènement de l’intelligence artificielle générale impose une redéfinition majeure des missions du chercheur. De simple auteur, il devient co-créateur, chef d’orchestre, voire garant éthique du processus scientifique. Déjà, de nouveaux outils tels que Scite Assistant ou Genie AI proposent une « créativité supervisée »: génération d’hypothèses, suggestion de schémas, aide à la formulation d’expériences.
Pour la génération 2026, les compétences-clés à développer seront triples: maîtrise des prompts avancés, analyse critique d’un output machine, et vigilance éthique (détection de biais, protection des données, etc.). Les chercheurs devront apprendre à « dialoguer » avec les AGI et à arbitrer entre inspiration technologique et rigueur scientifique. Selon plusieurs experts cités dans cet article sur les AGI Juniors, la créativité humaine reste irremplaçable dès qu’il s’agit d’imaginer le cadre des expériences, évaluer les résultats inattendus ou intégrer l’intuition dans la démarche scientifique.
Face à ces bouleversements, une culture de la superintelligence artificielle éthique et pluraliste doit émerger, pour faire de la collaboration homme-machine un moteur d’innovation, et non une simple automatisation.
L’économie de la publication bouleversée?
L’explosion des contributions générées par AGI menace les fondements économiques de la publication scientifique. Déjà en 2024, les grands groupes éditoriaux signalent une augmentation drastique du volume de soumissions, soulevant des risques de saturation du système et une baisse de la qualité globale des articles (source Nature).
Le modèle classique du peer-review, basé sur la rareté des experts et les longues itérations, est remis en question. L’essor des modèles de peer-review assistés par ia générale– pré-analyse automatisée, tri intelligent des manuscrits, détection précoce des contenus douteux- pourrait améliorer l’efficacité, mais pose aussi des défis éthiques et techniques, comme évoqué dans cet article approfondi.
Pour les étudiants, cette transformation ouvre la porte à de nouveaux accompagnements personnalisés, tandis que les professionnels de l’IA et les journalistes scientifiques doivent s’adapter à la surabondance de publications, ce qui pourrait redéfinir leur rôle de médiateur auprès du public. Cette réorganisation accélère l’émergence de nouveaux métiers de la IAG: curateur, relecteur augmenté, superviseur de paradigmes.
Conclusion : Inventer un pacte de confiance avec l’AGI scientifique?
Face à la percée de l’intelligence artificielle générale, il devient urgent d’inventer un nouveau pacte de confiance entre chercheurs, IA et société. Pour 2026–2027, de nombreuses institutions (COPE, UNESCO, CNRS) travaillent déjà à l’établissement de lignes rouges: transparence absolue sur l’utilisation d’IA, codes de conduite partagés, responsabilité collective en matière d’intégrité et de protection contre les manipulations.
La supervision cognitive, la médiation humaine et la veille éthique s’affirment comme des enjeux prioritaires. Les métiers hybrides émergent – du régulateur de contenus aux médiateurs scientifiques -, tandis que la formation des chercheurs évolue vers une compétence croisée » AGI, éthique, créativité « . L’objectif: transformer la superintelligence artificielle en partenaire fiable, et empêcher qu’elle n’érode la légitimité de la production scientifique.
La réflexion s’ouvre donc sur les nouveaux équilibres à trouver entre confiance, IAG et éthique dans la science de demain – une dynamique explorée aussi à travers la question du peer-review assisté par IA, comme en témoigne la révolution silencieuse des micro-AGI de campus.